آموزش برنامه نویسی وهوش مصنوعی

ربات هوش مصنوعی چیست؟

ربات هوش مصنوعی، یک ماشین با هوش مصنوعی است که قابلیت یادگیری، استدلال، و تصمیم‌گیری را دارد. این ربات‌ها در انجام وظایف متنوعی مانند پشتیبانی مشتریان، ترجمه متون، تولید محتوا، و مشارکت در تعاملات انسان – ماشین در برنامه‌ها و وبسایت‌ها به‌کار می‌روند.

بهترین ربات‌های هوش مصنوعی

در سال 2023، بهترین ربات‌های هوش مصنوعی بر اساس دقت، کارایی، و قابلیت‌ها انتخاب شده‌اند. این شامل مدل زبانی LaMDA از گوگل، GPT-3 از OpenAI، Perplexity AI از OpenAI، Jasper AI، YouChat از شرکت You.com، و Socratic از Google می‌شود.

LaMDA مدل زبانی بزرگی است که توسط گوگل توسعه یافته و قادر به ترجمه، تولید متن خلاق، و پاسخ به سوالات است. GPT-3 نیز یک مدل زبانی بزرگ از OpenAI است که قابلیت‌های مشابهی دارد و در حال توسعه است. Perplexity AI نیز یک مدل زبانی بزرگ از OpenAI است که بر روی مجموعه داده‌های آموزشی متن و کد دیده شده و برای تولید محتوا و پاسخ به سوالات استفاده می‌شود.

Jasper AI یک ابزار نوشتن خلاقانه مبتنی بر هوش مصنوعی است که قادر به تولید متن خلاقانه، ترجمه زبان، و پاسخ به سوالات است. YouChat و Socratic نیز دو مدل زبانی بزرگ هستند که بر روی مجموعه داده‌های آموزشی متن و کد دیده‌اند و قابلیت‌های مشابهی به LaMDA، GPT-3، و Perplexity AI دارند.

معرفی برترین ابزار های هوش مصنوعی برای برنامه نویسی

در این مقاله به معرفی برترین ابزار های هوش مصنوعی برای برنامه نویسی میپردازیم.

GitHub Copilot

این ابزار، توسط شرکت GitHub توسعه یافته است و یکی از بهترین ابزارهای تکمیل کد حال حاضر می‌باشد. Copilot با تجزیه و تحلیل کد موجود، پیشنهادات کدی ارائه می‌دهد که می‌توانند در ادامه کد استفاده شوند. این ابزار از زبان‌های برنامه نویسی مختلف از جمله پایتون، جاوا، جاوا اسکریپت، سی و سی++ پشتیبانی می‌کند.

Tabnine

این ابزار نیز یک تکمیل کننده کد قدرتمند است که از زبان‌های برنامه نویسی مختلف حمایت می‌کند. Tabnine بر اساس یادگیری ماشین عمل می‌کند و با تجزیه و تحلیل کد موجود، پیشنهادات کدی ارائه می‌دهد که می‌توانند در ادامه کد استفاده شوند.

Code With Me

این ابزار یک پلتفرم همکاری آنلاین است که از هوش مصنوعی برای کمک به برنامه نویسان در نوشتن کد استفاده می‌کند. Code With Me با تجزیه و تحلیل کد موجود، پیشنهادات کدی ارائه می‌دهد و همچنین می‌تواند اشکالات احتمالی را شناسایی کند.

ربات های هوش مصنوعی برای برنامه نویسان:

Prodigy
این ابزار یک ویرایشگر کد هوشمند است که از هوش مصنوعی برای کمک به برنامه نویسان در نوشتن کد استفاده می‌کند. Prodigy با تجزیه و تحلیل کد موجود، پیشنهادات کدی ارائه می‌دهد و همچنین می‌تواند اشکالات احتمالی را شناسایی کند.

PolyCoder

PolyCoder یک ابزار تولید کد است که از هوش مصنوعی برای تولید کد برای طیف گسترده‌ای از وظایف، از جمله برنامه‌نویسی، یادگیری ماشین و هوش مصنوعی استفاد

ابزارهای هوش مصنوعی رایگان برای برنامه نویسان:

ابزارهای هوش مصنوعی برنامه نویسی رایگان می‌توانند به عنوان ابزارهای ارزشمندی برای افراد و برنامه نویسان مؤثر باشند. این ابزارها می‌توانند به بهبود کیفیت نرم‌افزار، کاهش هزینه‌های توسعه نرم‌افزار، و تسهیل یادگیری برنامه نویسی کمک کنند. در ادامه به صورت تخصصی برخی از برترین ابزارهای هوش مصنوعی برای برنامه نویسی را معرفی می‌کنیم.

ابزارهای رایگان برای یافتن اشکالات برنامه نویسی:

DeepCode
DeepCode یک سرویس مبتنی بر ابر برای یافتن اشکالات در کد است. DeepCode از هوش مصنوعی برای شناسایی اشکالات نحوی، اشکالات منطقی، اشکالات امنیتی و سایر مشکلات کد استفاده می‌کند. DeepCode دارای ویژگی‌های زیر است:

تجزیه و تحلیل کد ایستا: DeepCode کد را بدون اجرای آن تجزیه و تحلیل می‌کند. این باعث می‌شود که DeepCode بتواند اشکالات را سریعتر و دقیق‌تر از ابزارهای بررسی کد سنتی شناسایی کند.
تجزیه و تحلیل کد پویا: DeepCode کد را در هنگام اجرای آن نیز تجزیه و تحلیل می‌کند. این باعث می‌شود که DeepCode بتواند اشکالات رفتاری و عملکردی را شناسایی کند.
بازخورد قابل فهم: DeepCode بازخوردی را ارائه می‌دهد که برای برنامه نویسان قابل فهم است. این بازخورد می‌تواند به برنامه نویسان کمک کند تا اشکالات را سریعتر و آسان‌تر برطرف کنند.

SonarQube
SonarQube یک پلتفرم مدیریت کیفیت کد است. SonarQube از هوش مصنوعی برای شناسایی اشکالات، نقاط ضعف امنیتی و سایر مشکلات کد استفاده می‌کند. از مهم‌ترین ویژگی‌های این ابزار:

تجزیه و تحلیل کد ایستا: SonarQube کد را بدون اجرای آن تجزیه و تحلیل می‌کند. این باعث می‌شود که SonarQube بتواند اشکالات را سریعتر و دقیق‌تر از ابزارهای بررسی کد سنتی شناسایی کند.
تجزیه و تحلیل کد پویا: SonarQube کد را در هنگام اجرای آن نیز تجزیه و تحلیل می‌کند. این باعث می‌شود که SonarQube بتواند اشکالات رفتاری و عملکردی را شناسایی کند.
گزارش‌های جامع: SonarQube گزارش‌های جامعی از وضعیت کیفیت کد ارائه می‌دهد. این گزارش‌ها می‌توانند به برنامه نویسان کمک کنند تا اولویت‌های خود را برای رفع اشکالات تعیین کنند.

CodeQL
CodeQL یک زبان سوالی برای کد است که توسط GitHub ایجاد شده است. CodeQL از هوش مصنوعی برای تجزیه و تحلیل کد و شناسایی اشکالات استفاده می‌کند. در ادامه با ویژگی‌های بیشتر این ابزار آشنا می‌شویم:

تجزیه و تحلیل کد ایستا: CodeQL کد را بدون اجرای آن تجزیه و تحلیل می‌کند. این باعث می‌شود که CodeQL بتواند اشکالات را سریعتر و دقیق‌تر از ابزارهای بررس

هوش مصنوعی چیست ؟

هوش مصنوعی یک زمینه پیشرفته در علوم کامپیوتر است که به توسعه سیستم‌ها و برنامه‌های هوشمند متمرکز شده است. این فناوری از مفاهیم مختلفی از جمله یادگیری ماشین، تحلیل داده، پردازش زبان طبیعی و تشخیص الگو بهره می‌برد. هدف اصلی یادگیری هوش مصنوعی ایجاد دستگاه‌ها و برنامه‌هایی است که قادر به انجام وظایف پیچیده‌تر، مشابه به طریقی که انسان‌ها انجام می‌دهند، باشند. این به معنای تقلید از قابلیت‌های انسانی در زمینه تصمیم‌گیری، حل مسائل و حتی تعامل با محیط است. هوش مصنوعی به عنوان یک حوزه پویا و در حال توسعه، در بسیاری از صنایع از جمله پزشکی، مهندسی، بازی‌های رایانه‌ای و امنیت به کار گرفته می‌شود.

هوش مصنوعی را می‌توان به دو دسته کلی تقسیم کرد:

یادگیری ماشین (Machine Leaing): یادگیری ماشین زیرمجموعه‌ای از هوش مصنوعی است که به ماشین‌ها امکان می‌دهد تا بدون برنامه‌ریزی صریح، از داده‌ها بیاموزند. هوش مصنوعی قوی (Artificial General Intelligence): هوش مصنوعی قوی به ماشین‌هایی اشاره دارد که توانایی فکر کردن و عمل کردن به همان شکلی که انسان‌ها انجام می‌دهند را دارند.

نقشه راه یادگیری هوش مصنوعی

برای درک عمیق‌تر هوش مصنوعی، نقشه راه یادگیری  این حوزه را باید مورد بررسی قرار دهیم. از مباحث مقدماتی گرفته تا دوره‌های پیشرفته، این نقشه راه به دانشجویان این امکان را می‌دهد تا مراحل یادگیری خود را برنامه‌ریزی کرده و به سمت تسلط بر هوش مصنوعی حرکت کنند.

مراحل آموزش کار با هوش مصنوعی معمولاً عبارتند از:

8. آشنایی با مفاهیم پایه هوش مصنوعی: در این مرحله، دانشجویان با مفاهیم پایه هوش مصنوعی، مانند یادگیری ماشین، پردازش زبان طبیعی، و بینایی ماشین آشنا می‌شوند.
16. یادگیری مهارت‌های برنامه نویسی: برای کار با هوش مصنوعی، نیاز به مهارت‌های برنامه نویسی دارید. زبان‌های برنامه نویسی مختلفی برای کار با هوش مصنوعی وجود دارد، مانند Python، R، و Java.
24. کار با چارچوب‌ها و کتابخانه‌های هوش مصنوعی: چارچوب‌ها و کتابخانه‌های هوش مصنوعی، ابزارهایی هستند که کار توسعه الگوریتم‌های هوش مصنوعی را آسان می‌کنند.
32. انجام پروژه‌های عملی: انجام پروژه‌های عملی، بهترین راه برای یادگیری کار با هوش مصنوعی است.